Инд. авторы:	Киселев И.Н., Бибердорф Э.А., Баранов В.И., Комлягина Т.Г., Мельников В.Н., Суворова И.Ю., Кривощеков С.Г., Колпаков Ф.А.
Заглавие:	Персонализация параметров и валидация модели сердечно-сосудистой системы человека
Библ. ссылка:	Киселев И.Н., Бибердорф Э.А., Баранов В.И., Комлягина Т.Г., Мельников В.Н., Суворова И.Ю., Кривощеков С.Г., Колпаков Ф.А. Персонализация параметров и валидация модели сердечно-сосудистой системы человека // Математическая биология и биоинформатика. - 2015. - Т.10. - № 2. - С.526-547. - EISSN 1994-6538.
Внешние системы:	РИНЦ: 25374135;
Реферат:	eng: In the article we present a procedure of human cardiovascular model parameters personalization and its validation against database comprising data of 1546 patients. The algorithm of parameters identification on the basis of experimental data is designed with different parameter combinations. The quality of prediction of the systolic and diastolic pressures is used as the validation criterion. It is shown that with an appropriate personalization the model can provide adequate predictions (correlation near 0.9), where the decisive role is played by the total peripheral resistance parameter. Meanwhile parameters of the largest arteries do not play a significant role in the prediction. At the same time the model with presented personalization technique is not able to provide adequate prediction of pulse pressure. rus: В работе представлена методика персонализации (персональной настройки) параметров одномерной модели гемодинамики и валидация модели на основе базы данных обследования в рамках стационара 1546 человек. Построен алгоритм идентификации параметров модели по экспериментальным данным, изучены варианты с использованием различных комбинаций параметров. В качестве критерия выступает качество предсказания систолического и диастолического давлений. Показано, что при определенных комбинациях персонализируемых параметров модель дает адекватное предсказание давлений (коэффициенты корреляции около 0,9). Также показано, что персонализация параметров крупных сосудов не играет большой роли в предсказании систолического и диастолического давления. Решающую роль играет сопротивление артериол и капилляров, обеспечивающее хорошее предсказание даже без использования остальных параметров. Вместе с тем, предложенные способы персонализации параметров не позволили получить адекватное предсказание пульсового давления.
Ключевые слова:	персонализация параметров; валидация модели; математическое моделирование; регуляция артериального давления; сердечнососудистая система человека; experimental data; Parameter personalization; Model validation; mathematical modeling; Arterial Pressure Regulation; human cardiovascular system; экспериментальные данные;
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.526-547
Цитирование:	1. Westerhof N., Bosman F., Vries C., Noordergraaf A. Analog studies of the human systemic arterial tree. Journal of Biomechanics. 1969. V. 2. P. 121-143. 2. Quarteroni A., Formaggia L. Mathematical modelling and numerical simulation of the cardiovascular system. In: Handbook of numerical analysis. Vol. 12. Ed. Ciarlet P.G. Amsterdam: Elsevier Science & Technology, 2003. P. 3-129. 3. Wang J., Parker J.H. Wave propagation in a model of the arterial circulation. Journal of Biomechanics. 2004. V. 37. P. 457-470. 4. Lamponi D. One dimensional and multiscale model for blood flow circulation: pour l'obtention du grade de docteures sciences. Ecole Polytechnique Federale De Lausanne, 2004. 5. Григорян С.С., Саакян Ю.З., Цатурян А.К. К теории метода Короткова. Биомеханика. 1984. Т. 15-16. С. 54-73. 6. Ашметков И.В., Буничева А.Я., Мухин С.И., Соколова Т.В., Соснин Н.В., Фаворский А.П. Математическое моделирование гемодинамики в мозге и большом круге кровообращения. В: Компьютер и мозг. М., Наука: 2005. С. 39-99. 7. Астраханцева Е.В. Гидаспов В.Ю., Ревизников Д.Л. Математическое моделирование гемодинамики крупных сосудов. Математическое моделирование. 2005. Т. 17. № 8. С. 61-80. 8. Appanaboyina S., Mut F., Löhner R., Scrivano E., Miranda C., Lyryk P., Putman Ch., Cebral J. Computational modelling of blood flow in side arterial branches after stenting of cerebral aneurysms. International Journal of Computational fluid Dynamics. 2008. V. 22. № 10. P. 669-676. 9. Солодянников Ю.В. Элементы математического моделирования и идентификации системы кровообращения. Самара, 1994. C. 316. 10. Киселев И.Н., Семисалов Б.В., Бибердорф Э.А., Шарипов Р.Н., Блохин А.М., Колпаков Ф.А. Модульное моделирование сердечно-сосудистой системы человека. Математическая биология и биоинформатика. 2012. Т. 7. № 2. С. 703-736. doi: 10.17537/2012.7.703. 11. Relan J., Chinchapatnam P., Sermesant M., Rhode K., Ginks M., Delingette H., Rinaldi C. A., Razavi R., Ayache N. Coupled personalization of cardiac electrophysiology models for prediction of ischemic ventricular tachycardia. Interface Focus. 2011. V. 1. № 3. P. 396-407. 12. Kronik N., Kogan Y., Moran E., Halevi-Tobias K., Vuk-Pavlovic S., Agur Z. Predicting Outcomes of Prostate Cancer Immunotherapy by Personalized Mathematical Models. PLoS ONE. 2010. V. 5. № 12. 13. Прошин А.П., Солодянников Ю.В. Идентификация параметров системы кровообращения. Автоматика и телемеханика. 2010. Т. 8. С. 134-153. 14. Райбман Н.С. Что такое идентификация? М: Наука, 1970. 119 c. 15. Фролов С.В., Маковеев С.Н., Газизова Д.Ш. Лищук В.А. Модель сердечно-сосудистой системы ориентированная на современную интенсивную терапию. Вестник ТГТУ. 2008. Т. 14. № 4. С. 892-902. 16. Vovkodav O., Pasichnyk R. The Method of Identification of a Mathematical Model for the Cardiovascular System respons Dynamics to Exercise Stress. Journal of Applied Computer Science. 2014. V. 22. № 2. P. 91-99. 17. Hann C.E., Revie J., Stevenson D., Heldmann S., Desaive T., Froissart C.B., Lambermont B., Ghuysen A., Kolh P., Chase J.G. Patient specific identification of the cardiac driver function in a cardiovascular system model. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2011. V. 101. № 2. P. 201-207. 18. Kayvanpour E., Mansi T., Sedaghat-Hamedani F., Amr A., Neumann D., Georgescu B., Seegerer P., Kamen A., Haas J., Frese K. S., Irawati M., Wirsz E., King V., Buss S., Mereles D., Zitron E., Keller A., Katus H.A., Comaniciu D., Meder B. Towards Personalized Cardiology: Multi-Scale Modeling of the failing heart. PLoS ONE. 2015. V 10. № 7. Article № e0134869. 19. Olufsen M.S., Peskin C.S. Kim W.Y. Pedersen E.M., Nadim A., Larsen J. Numerical simulation and experimental validation of blood flow in arteries with structured-tree outflow conditions. Ann. Biomed. Eng. 2000. V. 21. P. 1281-1299. 20. Reymond P., Merenda F., Perren F., Rufenacht D., Stergiopulos N. Validation of a one-dimensional model of the systemic arterial tree. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2009. V. 297. P. H208-H222. 21. Reymond P., Bohraus Y., Perren F., Lazeyras F., Stergiopulos N. Validation of a patient-specific one-dimensional model of the systemic arterial tree. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2011. V. 301. P. H1173-H1182. 22. Мельников В.Н., Комлягина Т.Г., Речкина С.Ю., Лазарева И.Ф., Суворова И.Ю., Кривощеков С.Г. Показатели эластичности артерий и гемодинамики у здоровых и больных людей: база данных, зарегистрирована в Реестре баз данных Федеральной службы по интеллектуальной собственности 9 июня 2012 г. № 2012620540. 23. Biberdorf E.A., Blokhin A.M., Trakhinin Y.L. Global modeling of the human arterial system. Circulatory System and Arterial Hypertension: Experimental Investigation. In: Mathematical and Computer Simulation. Eds.: Ivanova L.N., Markel A.L., Blokhin A.M., Mishchenko E.V. Nova Science Publishers, Inc., 2012. P. 115-142. 24. Блохин А.М., Трахинин Ю.Л., Бибердорф А.Э., Попова Н.И. Глобальное моделирование артериальной системы человека. В: Система кровообращения и артериальная гипертония: биофизические и генетико-физиологические механизмы, математическое и компьютерное моделирование. Под ред. Ивановой Л.Н., Блохина А.М., Маркель А.Л. Новосибирск: Сиб. отд. РАН, 2009. С. 106-134. (сер. Интеграционные проекты. Вып. 17). 25. Noordergraaf A. Physical basis of ballistocardiography: Ph.D. Thesis. Univ. of Utrecht. 1956. 26. Stergiopulos N., Tardy Y., Meister J.-J. Nonlinear separation of forward and backward running waves in elastic conduits. Journal of Biomechanics. 1993. V. 26. P. 201-209. 27. Речкина С.Ю. Гемодинамика и эластические свойства артерий у здоровых людей и больных сердечно-сосудистыми заболеваниями при изменении атмосферного давления: дис.. канд. мед. наук. 2013. 28. Мажбич Б.И. Осцилловазометрия артериальных сосудов конечностей. Новосибирск: Наука. Сиб. отделение, 1990. 152 с. 29. Avolio A.P. Multi-branched model of the human arterial system. Medical & Biological Engineering & Computing. 1980. V. 18. P. 709-718. 30. Best C.H., Taylor N.B., West J.B. Best & Taylor's Physiological Basis of Medical Practice. Williams & Wilkins, 1990. 31. de Simone G., Devereux R.B., Daniels S.R., Mureddu G., Roman M.J., Kimball T.R., Greco R., Witt S., Contaldo F. Stroke volume and cardiac output in normotensive children and adults: assessment of relations with body size and impact of overweight. Circulation. 1997. V. 95. P. 1837-1843. 32. BioUML wiki. URL: www.biouml.org (accessed 17.11.2015). 33. Bio-store. www.bio-store.org (accessed 17.11.2015). 34. Персонализация параметров модели артериального дерева. URL: http://wiki.biouml.org/index.php/Персонализация_модели_артериального_дерева (accessed 17.11.2015). 35. Бибердорф Э.А., Блохин А.М., Киселев И.Н., Семисалов Б.В., Колпаков Ф.А. Система кровообращения человека - математическое и компьютерное моделирование: учеб. пособие. Новосибирск: РИЦ НГУ, 2015. 187 с. 36. Karaaslan F, Denizhan Y, Kayserilioglu A, OzcanGulcur H. Long-term mathematical model involving renal sympathetic nerve activity, arterial pressure, and sodium excretion. Ann. Biomed. Eng. 2005. V. 33. № 11. P. 1607-1630.